14项目五任务二 时效权衡-路线优化分析

《数字化物流商业运营基础》配套课件项目五数字化运输配送目录CONTENTS任务一供需平衡-产销运输分析010203任务二时效权衡-路线优化分析任务三车货均衡-配运车辆调度02任务二时效权衡-路线优化分析情境引入随着全球化和电子商务的快速发展，物流行业面临着巨大的挑战和机遇，其中一个方面是运输配送如何实现最短路线，以满足客户对快速、准确配送的需求，同时降低运输成本和提高效率；因此最短路线优化分析在这个过程中扮演了至关重要的角色，通过运用先进的算法和技术，如节约里程法、地理信息系统（GIS）等，可以对配送路线进行精确规划和优化，从而实现运输成本的最小化和配送效率的最大化，这不仅有助于提升物流公司的竞争力，还能为客户带来更优质的服务体验，推动整个物流行业的可持续发展。任务要求1．掌握路线优化分析的内涵。2．能够掌握路线优化数据分析预测。3．提升配送优化中的数据分析意识。任务准备数字化应知准备物流运营数据分析准备软实力准备1．路线优化分析的概念配送路线优化分析是物流企业运营中被广泛关注的关键作业，需要物流企业通过科学的方法合理规划配送路线，以实现物流运输效率最大化并降低成本。这不仅要求运输路径最短，同时强调运输时间的最优化，并保证货物在全程安全的情况下快速送达客户手中。在数字化转型中，物流企业可以通过数字化手段，依托精准的数据分析与算法支持，能够识别出潜在的路线瓶颈与效率损失点，进而实施有效调整，实现配送中的相关资源优化配置。2．路线优化分析的必要性路线优化分析可以提高运输效率，减少运输时间和等待时间，提高车辆的利用率和运输效率，降低包括油费、车辆磨损、人力成本等在内的运输成本，提升客户满意度，增强企业竞争力，同时合理的物流配送路线有助于减少交通拥堵和空气污染，促进绿色、可持续的物流发展。任务准备数字化应知准备物流运营数据分析准备软实力准备3．基于数字技术的路线优化分析在数字化技术的推动下，首先在物流领域中实现了实时追踪，通过全球定位系统（GPS）和北斗卫星导航系统（BDS），运输车辆可以被精确追踪，同时运输车辆上装载的车载传感器和摄像头等物联网设备，可以实时监控货物的状态和位置，再通过5G网络实时传输到调度中心，帮助驾驶员和调度员了解配送车辆和货物的实时情况。在掌握了车辆和货物的实时位置后，基于数字化的路线优化分析得以实现，通过大数据分析，利用人工智能的路径规划算法，可以根据实时交通信息、车辆位置和货物需求等因素，为车辆选择最优的行驶路线，不仅提高了效率，还避免了交通拥堵、路况突发状况等因素。任务准备数字化应知准备物流运营数据分析准备软实力准备规划求解最短路径法：在Excel中使用规划求解功能来计算配送的最短路径是一个实用的方法，尤其适用于需要优化物流或配送网络的企业，主要分为以下六步：步骤一：明确网络节点。识别配送网络中的配送中心、中转站、客户点及路径距离，整理为Excel表格。步骤二：引入决策变量。在表格中添加路径决策列，用二进制变量（0或1）标记路径是否被选中。步骤三：构建目标函数。利用SUMPRODUCT函数计算选中路径的总距离，设置为规划求解的最小化目标。任务准备数字化应知准备物流运营数据分析准备软实力准备步骤四：设置约束条件。确保流量守恒，即非起点和终点节点的流入流出流量相等，使用SUMIF函数辅助实现。步骤五：执行规划求解。在规划求解参数中，指定目标单元格为总距离计算单元，设置可变单元格为决策变量范围，添加约束条件后求解。步骤六：验证调整结果。检查求解结果，确认最短路径及决策变量值，验证并调整以确保符合实际需求和业务逻辑，实现物流或配送网络的优化，降低成本，提高效率。任务准备数字化应知准备物流运营数据分析准备软实力准备1．关注数字素养时效权衡的价值：配送线路的优化尤为关键。在物流企业实际的经营活动中，选择最优的配送路线，需要考虑很多客观方面的约束和条件，通常不能简单地计算出来，需要提升利用数据解决问题的数字意识，通过数字化手段，如利用数字货运平台、大数据分析、GIS线路优化辅助系统等方法，将这些资源及约束条件，进行分析、权衡，找到不同运营条件、环境下最优的选择，确定适合企业自身的配送路线优化方案，这样才能更好地满足企业物流配送业务发展需要。任务准备数字化应知准备物流运营数据分析准备软实力准备2．把握任务内涵物流配送路线优化是一项运输资源的综合权衡过程，综合考虑时间、运量、运输效率、效益与客户需求之间的综合权衡，在实际的配送业务中，选择最优的配送路线，一方面可以降低运输成本，另一方面可以减少资源投入，同时做到满足客户个性化的需求，提升服务的准确性和及时性。任务准备数字化应知准备物流运营数据分析准备软实力准备学习业内榜样应用场景及资料数据分析步骤数据可视化呈现从配送中心到客户的路线有多种选择，寻找到一条最短的路线可以有效降低配送中心的成本，提高配送效率，提高客户的满意度。某配送员从配送中心S点出发，给客户T送货，线路示意图如图5-9所示，线段旁边的数字代表两点之间的距离，请寻找从S到T的最短路线，并计算S到T的最短路径长度。任务实施应用场景及资料数据分析步骤数据可视化呈现步骤一：此任务的目标是找出从起点S到终点T的最短路径，为实现这一目标，可以运用规划求解功能进行推演计算。为此，将每个节点之间的距离输入至Excel中，具体见表5-3。任务实施出发地目的地距离SA4SB3SC8AC5AD2BC6BE9CA5CB6CD4CE3CT9DA2DC4DT7EB9EC3ET5应用场景及资料数据分析步骤数据可视化呈现任务实施步骤二：将地点间距离视作管道，设定最小流量单位1。流量从S点出发，经途经点至T点，需确定最快路径。S为起点，T为终点，途经点流量净为0，S点净流量为1，T点为-1，表示货物到达。各节点流量明确，见表5-4，确保流量最快至T点。应用场景及资料数据分析步骤数据可视化呈现任务实施步骤三：需要对净流量进行函数设置，各点的净流量需要使用SUMIF函数，目的是根据指定的条件对一系列数值进行求和，那么在对应S点设置的净流量函数中输入“=SUMIF($A$2:$A$19,F2,$D$2:$D$19)”，这样设置函数意味着在$A$2:$A$19范围内查找与F2单元格内容相匹配的项，然后将所有匹配项的对应$D$2:$D$19范围内的数值进行求和，具体如 图5-10所示。应用场景及资料数据分析步骤数据可视化呈现任务实施图5-10S点净流量函数设置应用场景及资料数据分析步骤数据可视化呈现任务实施步骤四：对于A点的净流量函数设置需要输入“=SUMIF($A$2:$A$19,F3,$D$2: $D$19)-SUMIF($B$2:$B$19,F3,$D$2:$D$19)”，这样输入函数意味着计算这两个不同范围（$A$2:$A$19和$B$2:$B$19）内与F3单元格内容相匹配的项对应$D$2:$D$19范围内数值的求和之差，具体如图5-11所示。应用场景及资料数据分析步骤数据可视化呈现任务实施图5-11A点净流量函数设置应用场景及资料数据分析步骤数据可视化呈现任务实施以此类推，B点的净流量函数为：=SUMIF($A$2:$A$19,F4,$D$2:$D$19)-SUMIF($B$2:$B$19,F4,$D$2:$D$19)；C点的净流量函数为：=SUMIF($A$2:$A$19,F5,$D$2:$D$19)-SUMIF($B$2:$B$19,F5,$D$2:$D$19)；D点的净流量函数为：=SUMIF($A$2:$A$19,F6,$D$2:$D$19)-SUMIF($B$2:$B$19,F6,$D$2:$D$19)；E点的净流量函数为：=SUMIF($A$2:$A$19,F7,$D$2:$D$19)-SUMIF($B$2:$B$19,F7,$D$2:$D$19)。应用场景及资料数据分析步骤数据可视化呈现任务实施T点的净流量函数由于表示净流量到达终点，故函数为“=-SUMIF($B$2:$B$19,F8,$D$2:$D$19)”，如图5-12所示。应用场景及资料数据分析步骤数据可视化呈现任务实施步骤五：可以使用规划求解功能来创建一个具体的计划，设定目标单元格。选择最终的目标单元格为G10单元格，在该单元格输入公式：SUMPRODUCT(C2:C19,D2:D19)，也就是通过题目中所给的所有节点距离计算路线节点是否可行。条件设定G10单元格为最小值，这个值将根据各点之间的距离推算出来。设定求解目标单元格如图5-13所示。应用场景及资料数据分析步骤数据可视化呈现任务实施步骤六：确定可变单元格。可变单元格代表路线节点，即探索如何组合这些路径以得到一个最短的路径，此时需要调整这些节点，使从S点到T点的路径最短，如 图5-14所示。步骤七：设置约束条件来确保流量的正确性。具体来说，要求预期的净流量值符合规则：从S点流出，经过一系列点，最终在T点汇聚，而其他点的净流量均为0。单击求解后计算出最短路径距离，如图5-15所示。应用场景及资料数据分析步骤数据可视化呈现任务实施图5-14应用场景及资料数据分析步骤数据可视化呈现任务实施图5-15应用场景及资料数据分析步骤数据可视化呈现任务实施通过规划求解，就能得到最短路径的长度以及需要途径的节点，在此基础上，形成如图5-16所示计算结果。应用场景及资料数据分析步骤数据可视化呈现任务实施此时会发现，通过在左侧表中，在路线节点显示为1的位置即为可行性路线，最终的路线为S→A→D→T，根据路线的距离可以算出题目的最终结果为最短路径为13。通过该方法，设置目标选成最大值，会覆盖最小值时的路线结点，这样算出最长路径为75，最短路径与最长路径两者进行对比，结果如图5-17所示。一、